National Hypertension Taskforce of Australia: a roadmap to achieve 70% blood pressure control in Australia by 2030
Notice bibliographique
Résumé
Background: Raised blood pressure is the leading preventable cause of death in Australia. One in three Australian adults (6.8 million people) have hypertension, defined as clinic or office blood pressure greater than or equal to 140/90mmHg, based on randomised population data.10 Screening campaigns found that about half of these adults (3.4 million) have not had their high blood pressure values detected and are unaware of their hypertension,11 hence are not receiving appropriate treatment. Of those who are diagnosed with hypertension, and treated in the general population, only 32% (2.2 million) are treated effectively, that is, reducing their blood pressure to less than 140/90mmHg (Box 1).10,11 Australians who visit primary care centres have somewhat different rates, where 55% of patients are treated and have their blood pressure effectively controlled.12 Goal: Increase current population blood pressure control rates (<140/90mmHg) from 32% to at least 70% by 2030.5,10 Targets and strategies: The roadmap for 2024–2030 (Box 2) is built on three pillars: (A) prevent; (B) detect; and (C) effectively treat raised blood pressure. An international modelling study recommended 80–80–80 blood pressure targets, which translates to 80% of individuals with hypertension being screened and aware of their diagnosis; 80% of those who are aware being prescribed treatment; and 80% of those on treatment having achieved blood pressure targets.13 However, because 20% remain unaware, and 20% of those aware remain untreated, and 20% of those treated not achieving target, this model would only achieve 51% blood pressure control. To achieve the Taskforce’s target of 70%, a 90–90–90 model is required for Australia, as this approach would achieve a 73% blood pressure control rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».